자동 변수 가공

Driverless AI는 실험의 모델 구축 프로세스의 일부로 자동 변수 가공을 수행합니다. 새로운 특성은 데이터 세트 열에서 transformations 및/또는 interactions 를 수행하여 생성됩니다. 특성 생성 및 선택은 근본적으로 진화적이며(이전 반복의 가변적 중요성에 기초) genetic algorithm 을 사용하여 실험/데이터 세트에 대한 최적의 특성 변환 및 모델 매개변수 집합을 찾습니다.

생성(변환 적용)되고 실험에 사용된 특성에 대한 세부 내용은 실험의 Autodoc 보고서에서 확인할 수 있습니다.

변수 가공 활동과 진화는 실험 전문가 패널의 Features Settings 에서 제어가 가능합니다.

또한, 사용자는 transformer에 내장된 Driverless AI에 추가로 포함할 자신의 custom transformers 를 업로드할 수 있습니다. 일부 오픈 소스 사용자 정의 transformer는 Driverless AI 오픈 소스 custom recipes 에서 얻을 수 있습니다.

Transformer 포함은 실험 전문가 패널의 레시피 탭에서 제어할 수 있습니다.

Preprocessing transformers 는 진화형 transformer 레이어에 공급되는 기능의 제어에 이용할 수 있습니다.

사용자는 완료된 실험의 Model Actions 에서 Transform Dataset 를 클릭하여 (가공된) 특성이 있는 데이터 세트를 획득할 수 있습니다. 그에 따라 해당 실험의 가장 좋은 개별 모델의 파이프라인이 제공됩니다.